發(fā)布時(shí)間：2023-12-10 10:45

　　近年來(lái),隨著人工智能的迅猛發(fā)展,人機(jī)交互領(lǐng)域中情感分析的研究成為了關(guān)注熱點(diǎn),其中基于鼠標(biāo)軌跡的用戶(hù)情感分析就是一個(gè)新穎的研究方向。在以往的研究中,網(wǎng)站管理者一般通過(guò)分析網(wǎng)站流量或調(diào)查用戶(hù)使用感受來(lái)衡量網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量和用戶(hù)滿(mǎn)意度,但這樣的方式不僅繁瑣而且可能會(huì)打擾到用戶(hù)。此外,當(dāng)用戶(hù)在某一網(wǎng)頁(yè)內(nèi)表現(xiàn)為負(fù)面情緒時(shí),目前還沒(méi)有方法可以分析出具體是哪一個(gè)區(qū)域引起了用戶(hù)的負(fù)面情緒。因此尋找一種高效的方式去分析用戶(hù)在網(wǎng)頁(yè)中的情感狀態(tài),并進(jìn)一步分析出引起負(fù)面情緒的網(wǎng)頁(yè)區(qū)域是十分有必要的。本文在對(duì)基于鼠標(biāo)軌跡分析用戶(hù)情感狀態(tài)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀進(jìn)行了研究之后,對(duì)現(xiàn)有分析網(wǎng)頁(yè)用戶(hù)情感狀態(tài)的方法進(jìn)行了擴(kuò)展和改進(jìn)。另外,在用戶(hù)網(wǎng)頁(yè)情感分析方法研究的基礎(chǔ)上,提出了一種全新的基于鼠標(biāo)軌跡的網(wǎng)頁(yè)區(qū)域內(nèi)情感分析方法。采用此方法不僅可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)識(shí)別用戶(hù)情感的功能,而且可以對(duì)人類(lèi)的情感作出響應(yīng),產(chǎn)生從用戶(hù)到網(wǎng)站的反饋信息流,進(jìn)而改善網(wǎng)站的設(shè)計(jì)和服務(wù)品質(zhì)。本文主要研究工作包含以下三個(gè)方面:(1)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。首先設(shè)計(jì)了一個(gè)鼠標(biāo)軌跡收集網(wǎng)站來(lái)收集鼠標(biāo)軌跡原始樣本數(shù)據(jù),通過(guò)JavaScript代碼對(duì)用戶(hù)的鼠標(biāo)軌跡進(jìn)行采集,數(shù)據(jù)預(yù)...

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀分析
    1.3 論文工作內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 情感和鼠標(biāo)軌跡關(guān)系的基礎(chǔ)理論
        2.1.1 情感與鼠標(biāo)軌跡的相關(guān)性
        2.1.2 情感與鼠標(biāo)軌跡相關(guān)性實(shí)驗(yàn)
    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理主要方法
    2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)降維方法
    2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法
    2.5 基于VIPS的頁(yè)面分塊算法
    2.6 本章小結(jié)
第三章 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
    3.1 鼠標(biāo)軌跡收集網(wǎng)站設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        3.1.1 網(wǎng)站設(shè)計(jì)環(huán)境與實(shí)現(xiàn)頁(yè)面
        3.1.2 數(shù)據(jù)采集模塊
        3.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)簽?zāi)K
    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于鼠標(biāo)軌跡的網(wǎng)頁(yè)和網(wǎng)頁(yè)區(qū)域內(nèi)情感分析
    4.1 網(wǎng)頁(yè)情感分析方法概述
    4.2 網(wǎng)頁(yè)區(qū)域內(nèi)情感分析方法概述
    4.3 數(shù)據(jù)降維及分類(lèi)
        4.3.1 卡方檢驗(yàn)法
        4.3.2 支持向量機(jī)
    4.4 基于VIPS的網(wǎng)頁(yè)區(qū)域劃分
        4.4.1 VIPS算法步驟
        4.4.2 VIPS算法在實(shí)驗(yàn)頁(yè)面的應(yīng)用
    4.5 網(wǎng)頁(yè)區(qū)域復(fù)雜度計(jì)算
        4.5.1 綜合評(píng)判方法步驟
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)網(wǎng)頁(yè)區(qū)域復(fù)雜度計(jì)算
    4.6 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.2.1 網(wǎng)頁(yè)情感分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.2.2 網(wǎng)頁(yè)區(qū)域內(nèi)情感分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
附錄 A



本文編號(hào)：3872360